## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2019

## Sistem Informasi Jual Beli Rumah dengan Fitur Rekomendasi Harga Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto
Fritz Raynold Napitupulu #1 , Muhammad Azhar Irwansyah #2 , Heri Priyanto #3
# Universitas Tanjungpura Jl. Prof.Hadari Nawawi, Pontianak, 78124, Indonesia
1 fritznapitupulu70@gmail.com
2 irwansyah.azhar@untan.ac.id
3 heripriyanto.stmt@gmail.com
Abstrak —  Kota  Pontianak  memiliki  tingkat  populasi  yang cukup  tinggi.  Pertambahan  penduduk  yang  terjadi  baik secara  alamiah  maupun  melalui  proses  perpindahan penduduk  menyebabkan  peningkatan  pada  kebutuhan rumah tinggal.  Kemajuan teknologi yang sekarang  semakin pesat terutama smartphone dan internet mendukung adanya pemetaan digital yang dapat diimplementasikan pada sistem berbasis website . Oleh  karena  itu,  maka dibutuhkan sebuah sistem  informasi  penjualan  dan  pembelian  rumah  di  Kota Pontianak.  Sistem  ini  dapat  mempermudah  masyarakat dalam  mengetahui  lokasi  rumah  serta  informasi  rumah tersebut  dan  memberikan  rekomendasi  dalam  menetapkan harga jual dari sebuah rumah dengan menggunakan metode Fuzzy  Tsukamoto .  Perancangan  sistem  dimulai  dengan melakukan  pengumpulan  data  rumah.  Perancangan  sistem informasi  berbasis website menggunakan  metode Unified Modelling Language (UML). Pada hasil pengujian black box semua  aktivitas  dapat  berjalan  lancar  dan  memiliki  pesan kesalahan  jika  data  yang  di- input- kan  kosong  atau  salah. Pengujian white box menunjukkan bahwa source code logika Fuzzy  Tsukamoto sudah  menjalankan  seluruh  keputusan logika  dari  sisi  benar  maupun  salah  dan  hasil  pengujian Mean Absolute Percentage  error (MAPE)  berdasarkan  data developer rumah menghasilkan tingkat persentase penyimpangan  sebesar  21,44%  dan  berdasarkan  data  Bank menghasilkan  tingkat  persentase  penyimpangan  sebesar 5,68%.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  tingkat rekomendasi  harga  jual  rumah  yang  telah  dilakukan  pada 10  data  rumah  menggunakan  metode Fuzzy Fsukamoto memiliki kinerja yang sangat baik.
Kata kunci — Kota Pontianak, rumah, Fuzzy Tsukamoto, black box, white box, Mean Absolute Percentage error

## I. P ENDAHULUAN
Kota Pontianak memiliki perkembangan ekonomi yang cukup  pesat  dengan  tingkat  populasi  yang  cukup  tinggi. Pertambahan  penduduk  yang  terjadi  baik  secara  alamiah maupun melalui proses perpindahan penduduk menyebabkan peningkatan pada kebutuhan rumah tinggal.
Dalam  pengertian  yang  luas,  rumah  tinggal  bukan  hanya sebuah  bangunan  (struktural).  Melainkan  juga  tempat kediaman  yang  memenuhi  syarat-syarat  kehidupan  yang layak, dipandang dari berbagai segi kehidupan masyarakat [1]. Kecenderungan  masyarakat  untuk  membeli  rumah tinggal  baru  atau  yang  sudah  pernah  dihuni  orang  lain semakin  meningkat  seiring  dengan  pertambahan  jumlah penduduk.
Banyak  dari  penjualan  rumah  tinggal  yang  tersebar  di Kota  Pontianak  tidak  semuanya  dapat  diketahui  oleh masyarakat  karena  kurangnya  informasi  penjualan  rumah yang  didapat  masyarakat  seperti  penyebaran  brosur, baleho,  surat  kabar  dan  iklan  yang  belum  merata  dan belum bisa memberikan informasi yang lebih rinci. Dalam menyebarkan informasi mengenai penjualan rumah seperti ini  juga  memiliki  banyak  kekurangan  seperti  biaya percetakan  brosur  dan  biaya  pajak  yang  mahal  serta mempunyai  jumlah  dan  masa  berlaku  yang  terbatas. Terlebih  lagi  alamat  properti  belum  tentu  diketahui konsumen dengan  jelas. Maka dari  itu diperlukan metode promosi  yang  lebih  efektif  dan  efisien  dengan memanfaatkan  kemajuan  teknologi. Promosi  merupakan salah  satu  variable  dalam  bauran  pemasaran  yang  sangat penting dilaksanakan oleh perusahaan dalam memasarkan produk  jasa.  Kegiatan  promosi  bukan  saja  berfungsi sebagai  alat  komunikasi  antara  perusahaan  dengan konsumen, melainkan juga sebagai alat untuk mempengaruhi  konsumen  dalam  kegiatan  pembelian  atau penggunaan jasa sesuai dengan keinginan dan kebutuhannya [2].
Kemajuan  teknologi  yang  sekarang  semakin  pesat terutama smartphone dan  internet  mendukung  adanya pemetaan  digital  yang  dapat  diimplementasikan  pada sistem  berbasis website . web adalah  suatu  sistem  yang berkaitan  dengan  dokumen  digunakan  sebagai  media untuk  menampilkan  teks,  gambar,  multimedia,  dan lainnya  pada  jaringan  internet  [3].  Kemajuan  teknologi
juga dapat mempermudah masyarakat yang ingin menjual rumah  untuk  menetapkan  harga  jual  dari  suatu  rumah. Karena tidak semua masyarakat menetapkan harga rumah sesuai  dengan  harga  pasaran  karena  menetapkan  harga jual  sebuah  rumah  tidak  hanya  dari  sisi  materialnya  saja. Sehingga  menimbulkan  persoalan  tersendiri  dalam menetapkan harga jual untuk sebuah rumah. Dalam hal ini untuk  memberikan  kemudahan  kepada  masyarakat  yang ingin  menjual  rumahnya,  masyarakat  membutuhkan sebuah  aplikasi  untuk  membantu  menetapkan  harga  jual rumah  tersebut  agar  relatif  sesuai  dan  tidak  berbeda  jauh dengan  harga  seharusnya.  Dalam  menetapkan  harga  jual rumah  dibutuhkan  suatu  metode  dalam  implementasi aplikasi  yakni  menggunakan  logika fuzzy . Logika fuzzy menyediakan  suatu  cara  untuk  merubah  pernyataan linguistik  menjadi  suatu  numerik  [4].  Pada  aplikasi  ini menggunakan  logika fuzzy metode Tsukamoto. Metode Tsukamoto merupakan perluasan dari penalaran monoton, pada  metode Tsukamoto ,  setiap  konsekuen  pada  aturan yang  berbentuk  IF-Then  harus  direpresentasikan  dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaannya yang monoton.  Sebagai  hasilnya, output hasil  inferensi  dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas ( crisp ) berdasarkan α-predikat ( fire strenght ). Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot [5].
Banyaknya  masyarakat  yang  masih  belum  mengetahui jalan  di  Kota  Pontianak  akan  mempersulit  pembeli  untuk menuju  lokasi  rumah  yang  dijual  terutama  masyarakat pendatang  dan  pada  saat  ini  penjual  rumah  menetapkan harga  jual  rumah  masih  berdasarkan  perhitungan  manual yang  terkadang  menghasilkan  harga  rumah  yang  tidak sesuai  dengan  harga  pasaran.  Oleh  karena  itu,  maka dibutuhkan  sebuah  sistem  informasi  jual  beli  rumah dengan  fitur  rekomendasi  harga  menggunakan  logika fuzzy  Tsukamoto .  Sistem  ini  dapat  membantu  masyarakat untuk  mengetahui  lokasi  rumah  yang  dijual  serta informasi  rumah  tersebut  secara  detail  serta  memberikan rekomendasi  dalam  menetapkan  harga  jual  dari  sebuah rumah  berdasarkan  kondisi  bangunan,  fasilitas  rumah, fasilitas  umum,  luas  tanah,  luas  bangunan,  NJOP  bumi dan  NJOP  bangunan  dengan  menggunakan  metode fuzzy Tsukamoto .

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Promosi
Promosi  merupakan  upaya  pemasaran  yang  bersifat media  dan  non  media  untuk  merangsang  coba-coba  dari konsumen, meningkatkan permintaan dari konsumen atau untuk  memperbaiki  kualitas  produk  [6].  Promosi  adalah fungsi  pemasaran  yang  fokus  untuk  mengkomunikasikan program-program  pemasaran  secara  persuasive  kepada target  pelanggan-calon  pelanggan  (audience)  untuk mendorong  terciptanya  transaksi  pertukaran  antara perusahaan dan audience [7].
B. Sistem Informasi
Sistem  merupakan  jaringan  kerja  dari  prosedur  – prosedur yang saling  berhubungan,  berkumpul  bersama  – sama untuk melakukan suatu kegiatan atau menyelesaikan suatu  sasaran  tertentu  [8].  Informasi  adalah  data  yang telah  diolah  menjadi  sebuah  bentuk  yang  berarti  bagi penerimanya dan bermanfaat dalam pengambilan keputusan  saat  ini  atau  saat  mendatang  [9].  Sistem informasi  adalah  suatu  sistem  didalam  suatu  organisasi yang  mempertemukan  kebutuhan  pengolahan  transaksi harian  yang  mendukung  fungsi  operasi  organisasi  yang bersifat  manajerial  dengan  kegiatan  strategi  dari  suatu organisasi  untuk  dapat  menyediakan  kepada  pihak  luar tertentu dengan laporan-laporan yang diperlukan [10].

## C. Logika Fuzzy
Secara  umum  logika fuzzy adalah  suatu  logika  yang memiliki  nilai  kekaburan  atau  kesamaran  ( fuzzyness ) antara  benar  atau  salah.  Logika Fuzzy memungkinkan nilai  keanggotaannya  antara  0  dan  1  [11].  Logika fuzzy adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk  memetakan  suatu ruang input ke dalam suatu ruang output, mempunyai nilai kontinyu  dan  logika fuzzy dinyatakan  dalam  derajat  dari suatu keanggotaan dan derajat dari kebenaran [12].

## D. Himpunan Fuzzy
Pada  dasarnya  teori  himpunan fuzzy adalah  perluasan dari  teori  himpunan  klasik.  Pada  teori  himpunan  klasik ( crisp ), keberadaan elemen dari suatu himpunan A, hanya akan  memiliki  2  (dua)  kemungkinan  keanggotaan,  yaitu menjadi  anggota  A  atau  tidak  menjadi  anggota  A.  Suatu nilai yang menunjukan seberapa besar tingkat keanggotaan  suatu  elemen  (x)  dalam  suatu  himpunan  A, sering dikenal dengan nama nilai keanggotaan atau derajat keanggotaan,  dinotasikan  dengan  µA(x).  Pada  himpunan klasik hanya ada 2(dua) nilai keanggotaan, yaitu µA(x) =1 untuk x menjadi anggota A, dan µA(x) =0 untuk x bukan anggota dari A [13].

## E. Fuzzy Tsukamoto
Pada metode Tsukamoto , setiap aturan direpresentasikan menggunakan himpunan-himpunan fuzzy ,  dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton.  Untuk menentukan  nilai output crisp /hasil  yang  tegas  (Z)  dicari dengan  cara  mengubah input (berupa  himpunan fuzzy yang  diperoleh  dari  komposisi  aturan-aturan fuzzy ) menjadi  suatu  bilangan  pada  domain  himpunan fuzzy tersebut.  Cara  ini  disebut  dengan  metode defuzzifikasi (penegasan) [14].
Sistem  inferensi fuzzy merupakan  suatu  kerangka komputasi  yang  didasarkan  pada  teori  himpunan fuzzy , aturan fuzzy yang  berbentuk  IF-THEN,  dan  penalaran fuzzy .  Sistem  inferensi fuzzy menerima input crisp . Input ini  kemudian  dikirim  ke  basis  pengetahuan  yang  berisi  n aturan fuzzy dalam  bentuk  IF-THEN. Fire strength (nilai keanggotaan  anteseden  atau  α)  akan  dicari  pada  setiap aturan.  Apabila  aturan  lebih  dari  satu,  maka  akan dilakukan  agregasi  semua  aturan.  Selanjutnya  pada  hasil agregasi  akan  dilakukan defuzzifikasi untuk  mendapatkan
nilai crisp sebagai  output  sistem.  Salah  satu  metode  FIS ( Fuzzy Inference System )  yang  dapat  digunakan  untuk pengambilan keputusan adalah metode Tsukamoto [15].
Dalam  inferensinya,  metode Tsukamoto menggunakan tahapan sebagai berikut:
1. Fuzzifikasi
Proses fuzzifikasi merupakan proses untuk mengubah variabel  non- fuzzy (variabel  numerik)  menjadi variabel fuzzy (variabel  linguistik).  Nilai  masukan yang masih dalam bentuk variabel numerik, sebelum diolah  harus  diubah  terlebih  dahulu  ke  dalam variabel fuzzy .  Melalui  fungsi  keanggotaan  yang telah disusun  maka dari  nilai-nilai  masukan tersebut menjadi  informasi fuzzy yang  berguna  nantinya untuk proses pengolahan secara fuzzy pula. Proses ini disebut fuzzifikasi . 2. Pembentukan  basis  pengetahuan fuzzy ( rule dalam bentuk IF…THEN)
3. Mesin Inferensi
Mesin inferensi menggunakan fungsi implikasi MIN untuk  mendapatkan  nilai  α-predikat  pada  tiap rule (α1, α2, α3... αn). Kemudian masing-masing nilai α- predikat  ini  digunakan  untuk  menghitung  keluaran hasil  inferensi  secara  tegas  ( crisp )  masing-masing rule (z1, z2, z3, …. zn).
4. Defuzzifikasi
Pada
tahapan defuzzifikasi , defuzzifikasi menggunakan metode rata-rata ( average ). Berikut ini merupakan  persamaan  dari  metode  rata-rata,  dapat dilihat persamaan berikut:
(1)
Keterangan: Z = Variabel output α1 = Nilai α-predikat z1= Nilai variabel output

## III. P ERANCANGAN A PLIKASI

## A. Arsitektur Sistem
Desain arsitektur sistem ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur sistem
Pada  gambar  1,  dapat  dilihat  bahwa  admin  dapat melakukan  manajemen  data  rumah,  data  member,  data pribadi,  data  berita  dan  data  FAQ,  data-data  tersebut diupload  ke  dalam database dan  admin  dapat  melakukan perhitungan fuzzy  Tsukamoto untuk  mendapatkan  hasil rekomendasi  harga jual rumah. Member dapat  melakukan manajemen  data  pribadi,  data  rumah  dan  melakukan perhitungan fuzzy  tsukamoto untuk  mendapatkan  hasil rekomendasi  harga  jual  rumah  dan  melihat  informasi terkait  rumah  yang  dijual  dengan  mengakses website , kemudian website akan mengambil data di database . User dapat melihat  informasi terkait rumah  yang dijual  dengan mengakses website dan dapat memberikan komentar pada menu  rumah  dan  berita. Google  Maps  API menyediakan peta  untuk  diisi  dengan  data  dari database .  Data  rumah akan  dihitung  oleh  sistem fuzzy tsukamoto untuk mendapatkan rekomendasi harga.

## B. Hasil Perhitungan
Dari  kriteria  dan  fungsi  keanggotaan  yang  telah dirancang  maka  perlu  pemahaman  sistem  perhitungan dengan  memberikan  contoh  perhitungan.  Sebagai  contoh, ada  permasalahan  menentukan  harga  jual  rumah  dengan nilai masing-masing kriteria sebagai berikut:
1. Nilai kondisi Bangunan adalah 7
2. Nilai Fasilitas Rumah adalah 11
3. Nilai Fasilitas Umum adalah 6
4. Nilai NJOP adalah 188.008.000
5. Luas Tanah adalah 162
Dari  jumlah  nilai  masing-masing  kriteria  maka perhitungan sebagai berikut:
1. Kondisi Bangunan µ(7)Tidak Bagus = 0
µ(7) Bagus = 0
µ(7)Sangat Bagus = 0.25
2. Fasilitas Rumah
µ(11)Tidak Lengkap = 0
µ(11) Lengkap = 0.571
µ(11)Sangat Lengkap = 0.091 3. Fasilitas Umum
µ(6) Lengkap = 0.375
µ(6)Sangat Lengkap = 0.625
4. NJOP µ(188.008.000) Murah = 0 µ(188.008.000) Sedang = 0.442 µ(188.008.000) Mahal = 0.01 5. Luas Tanah µ(162) Tidak Luas= 0 µ(162) Luas= 0.865
µ(162) Sangat Luas= 0
Nilai  Harga  Jual  Rumah  yang  dicari  untuk  setiap aturan  menggunakan  fungsi  MIN  pada  aplikasi  fungsi implikasi:
[1]  IF  Kondisi  Bangunan Tidak  Bagus AND  Fasilitas Rumah Tidak  Lengkap AND  Fasilitas  Umum Lengkap AND  Nilai  NJOP Murah AND  Luas  Tanah  dan Bangunan Tidak Luas THEN Harga Rumah Murah
=min ( µ Kondisi Bangunan Tidak Bagus (7), µ Fasilitas Rumah Tidak Lengkap (11), µ Fasilitas Umum Lengkap (6) , µ  Nilai  NJOP Murah (188)  µ  Luas  Tanah  dan Bangunan Tidak Luas (370)) = min(0, 0, 0.375, 0, 0) = 0 Himpunan Harga Rumah Murah,
Z1 = 350.000.000 – (350.000.000*0)
= 350.000.000
[2]  IF  Kondisi  Bangunan Tidak  Bagus AND  Fasilitas Rumah Tidak  Lengkap AND  Fasilitas  Umum Sangat Lengkap AND Nilai NJOP Murah AND Luas Tanah dan Bangunan Tidak Luas THEN Harga Rumah Murah =min (µ Kondisi  Bangunan Tidak  Bagus (7), µ Fasilitas Rumah Tidak Lengkap (11), µ Fasilitas Umum Lengkap (6) , µ  Nilai  NJOP Murah (188) , µ  Luas  Tanah  dan Bangunan (188)) = min(0, 0, 0.625, 0, 0)
= 0
Himpunan HargaRumah Murah, Z2 = 350.000.000 – (350.000.000*0) = 350.000.000 …
…
…
[37]  IF  Kondisi  Bangunan Tidak Bagus AND  Fasilitas Rumah Tidak Lengkap AND  Fasilitas  Umum Lengkap AND Nilai NJOP Mahal AND Luas Tanah dan Bangunan Tidak Luas THEN Harga Rumah Sedang =min  (µ  Kondisi  Bangunan Tidak Bagus (7),  µ Fasilitas Rumah Tidak Lengkap (11), µ Fasilitas Umum Lengkap (6) , µ  Nilai  NJOP Mahal (188) , µ  Luas  Tanah  dan Bangunan Tidak Luas (370)) = min(0, 0, 0.375, 0.01, 0) = 0 Himpunan HargaRumah Sedang, Z37min = 700.000.000 – (300.000.000*0) = 700.000.000 Z37max = 100.000.000 + (300.000.000*0) = 100.000.000 [38]  IF  Kondisi  Bangunan Tidak Bagus AND  Fasilitas Rumah Tidak  Lengkap AND  Fasilitas  Umum Sangat Lengkap AND Nilai NJOP Mahal AND Luas Tanah dan Bangunan Tidak Luas THEN Harga Rumah Sedang =min (µ Kondisi  Bangunan Tidak  Bagus (7), µ Fasilitas Rumah Tidak  Lengkap (11), µ  Fasilitas  Umum Sangat Lengkap (6) , µ Nilai NJOP Mahal (188) , µ Luas Tanah dan Bangunan Tidak Luas (370)) = min(0, 0, 0.625, 0.01, 0) = 0 Himpunan HargaRumah Sedang, Z38min = 700.000.000 – (300.000.000*0) = 700.000.000 Z38max = 100.000.000 + (300.000.000*0) = 100.000.000 … …
…
[89]  IF  Kondisi  Bangunan Sangat  Bagus AND  Fasilitas Rumah Sangat Lengkap AND Fasilitas Umum Lengkap AND  Nilai  NJOP Sedang AND  Luas  Tanah  dan Bangunan Luas THEN Harga Rumah Mahal =min (µ Kondisi Bangunan Sangat Bagus (7), µ Fasilitas Rumah Sangat  Lengkap (11), µ  Fasilitas  Umum Lengkap (6) , µ Nilai NJOP Sedang (188) , µ Luas Tanah dan Bangunan Luas (370)) = min(0.25, 0.091, 0.375, 0.442, 0.865) = 0.091 Himpunan HargaRumah Mahal,
Z89 = 500.000.000 + (2.500.000.000*0.091)
= 727.500.000 [90]  IF  Kondisi  Bangunan Sangat  Bagus AND  Fasilitas Rumah Sangat  Lengkap AND  Fasilitas  Umum Sangat Lengkap AND Nilai NJOP Sedang AND Luas Tanah dan Bangunan Luas THEN Harga Rumah Mahal =min (µ Kondisi Bangunan Sangat Bagus (7), µ Fasilitas Rumah Sangat Lengkap (11), µ Fasilitas Umum Sangat Lengkap (6) , µ Nilai NJOP Sedang (188) , µ Luas Tanah dan Bangunan Luas (370)) = min(0.25, 0.091, 0.625, 0.442, 0.865) = 0.091 Himpunan HargaRumah Mahal, Z90 = 500.000.000 + (2.500.000.000*0.091) = 727.500.000
Berdasarkan rata-rata nilai terbobot, maka nilai z dapat dicari dengan cara berikut:
(2) Z = 452.868.249
Dari hasil perhitungan tsukamoto yang telah dilakukan, hasil yang didapatkan adalah harga jual rumah sebesar Rp 452.868.249,-

## IV. H ASIL P ERANCANGAN D AN A NALISIS

## A. Hasil Perancangan
Sistem yang dihasilkan merupakan aplikasi yang dapat memberikan  informasi  data  rumah  yang  di  jual  di  Kota Pontianak  dan  merekomendasikan  harga  jual  rumah berdasarkan  kriteria  dan  bobot  yang  telah  ditentukan sebagai penentu alternatif dalam mendukung rekomendasi. Berikut beberapa tampilan hasil perancangan sistem.
Gambar 2 merupakan tampilan beranda admin yang dapat diakses oleh admin setelah login. Admin dapat mengelola data rumah, data berita, data pribadi admin, data member, data FAQ.

## Gambar 3. Tampilan beranda user
Gambar  3  merupakan  tampilan  beranda  user.  User dapat  melihat  data  rumah,  data  berita,  data  FAQ  dan lokasi rumah.

## B. Hasil Pengujian Sistem
1. Pengujian Black Box
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengujian  sistem  yang bertujuan  untuk  menemukan  kesalahan-kesalahan  atau kekurangan  pada  perangkat  lunak  yang  diuji.  Pengujian bermaksud untuk mengetahui perangkat lunak yang dibuat sudah  memenuhi  kriteria  yang  sesuai  dengan  tujuan perancangan perangkat lunak tersebut.
Pengujian  berikut  dilakukan  pada  sistem.  Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 1.
Pada tabel 1, dapat dilihat bahwa pengujian black box pada  system fuzzy  tsukamoto ,  setiap  fitur  atau  aktifitas berhasil dikerjakan dengan baik. Fitur mendapatkan harga rumah  dengan  memasukan  data  kondisi  bangunan, fasilitas  rumah,  fasilitas  umum  dan  nilai  jual  objek  pajak berhasil  dan  menampilkan  pesan  kesalahan  ketika  data belum diisi atau salah.
2. Pengujian White Box Pengujian white  box  testing pada  struktur  internal (source  code) program,  dimana  setiap  baris  kode yang  di
compile akan dicek satu persatu untuk mengetahui apakah masih terjadi keasalah atau error. Pengujian white box ini dilakukan  untuk  menguji  apakah  logika fuzzy  tsukamoto yang diterapkan sudah berjalan sesuai dengan diharapkan. Berikut  ini  merupakan  pengujian  logika fuzzy  tsukamoto dengan metode white box pada aplikasi.
TABEL I T ABEL P ENGUJIAN B LACK B OX Kasus dan Hasil Uji Data Masukan Yang Diharapkan Hasil Kesimpulan Kondisi Bangunan Jika data kondisi bangunan valid,
maka akan menghasilkan harga rumah Data Masukan valid Berhasil
Fasilitas Rumah Jika data fasilitas rumah valid, maka akan menghasilkan harga rumah Berhasil Fasilitas Umum
Jika data fasilitas umum valid, maka akan menghasilkan
harga rumah
Berhasil
Nilai Jual Objek Pajak
Jika Nilai Jual Objek Pajak valid, maka akan menghasilkan harga rumah Berhasil Data belum diisi atau salah Dapat menampilkan pesan kesalahan Dapat menampilkan pesan kesalahan. Sesuai yang diharapkan.
Berhasil
Pengujian  berikut  dilakukan  pada  fungsi  kondisi bangunan. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 2.
TABEL II
T ABEL P ENGUJIAN K ONDISI B ANGUNAN
Path Kondisi Bangunan
Path No Node (n) Kasus Uji Hasil Sesuai Kasus Uji Keterang an Kondisi bangunan tidak bagus 1 1 – 2 – 3 – 8 Input nilai 3 1 Alur path terlewati 2 1 – 2 – 4 – 5 – 8 Input nilai 5 0,667 3 1 – 2 – 4 – 6 – 7 – 8 Input nilai 8 0 Kondisi bangunan bagus 1 1 – 2 – 3 – 8 Input nilai 5 0,333 Alur path terlewati 2 1 – 2 – 4 – 5 – 8 Input nilai 8 0,667 3 1 – 2 – 4 – 6 – 7 – 8 Input nilai 2 0 Kondisi bangunan sangat bagus
1 1 – 2 – 3 – 8 Input nilai 12 1 Alur path terlewati 2 1 – 2 – 4 – 5 – 8 Input nilai 8 0,333 3 1 – 2 – 4 – 6 – 7 – 8 Input nilai 5 0
Pada tabel 2, dapat dilihat bahwa pengujian white box pada  sistem,  setiap  alur  pada  fungsi  kondisi  bangunan terlewati  dan  menghasilkan  nilai  yang  sesuai.  Pengujian
berikut  dilakukan  pada  fungsi  fasilitas  rumah.  Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 3.
TABEL III
T ABEL P ENGUJIAN F ASILITAS R UMAH
Path fasilitas rumah Path No Node (n) Kasus Uji Hasil Sesuai Kasus Uji Keterang an Fasilitas rumah tidak lengkap 1 1 – 2 – 3 – 8
Input nilai 2 1 Alur path
terlewati 2 1 – 2 – 4 – 5 – 8 Input nilai 8 0,474 3
1 – 2 – 4 – 6 – 7 – 8 Input nilai 13 0 Fasilitas rumah lengkap 1 1 – 2 – 3 – 8 Input nilai 6 0,316 Alur path terlewati 2 1 – 2 – 4 – 5 – 8 Input nilai 15 0,737
3 1 – 2 – 4 – 6 – 7 – 8 Input nilai 24 0
Fasilitas rumah sangat lengkap
1 1 – 2 – 3 – 8 Input nilai 24 1 Alur
path terlewati 2 1 – 2 – 4 – 5 – 8
Input nilai 20 0,789 3 1 – 2 – 4 – 6 – 7 – 8 Input nilai 10 0
Pada tabel 3, dapat dilihat bahwa pengujian white  box pada  sistem,  setiap  alur  pada  fungsi  fasilitas  rumah terlewati  dan  menghasilkan  nilai  yang  sesuai.  Pengujian berikut  dilakukan  pada  fungsi  fasilitas  umum.  Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 4.
TABEL IV T ABEL P ENGUJIAN F ASILITAS U MUM
Path Fasilitas Umum
Path No Node (n) Kasus Uji Hasil Sesuai Kasus Uji Keterangan Fasilitas umum lengkap 1 1 – 2 – 3 – 8 Input nilai 1 1
Alur path terlewati 2 1 – 2 – 4 – 5 – 8
Input  nilai 8 0,125 3 1 – 2 – 4 – 6 – 7 – 8 Input  nilai 10
0

## Fasilitas umum sangat lengkap
1 1 – 2 – 3 – 8 Input nilai 10 1
Alur path terlewati
2 1 – 2 – 4 – 5 – 8 Input  nilai 8 0,875 3 1 – 2 – 4 – 6 – 7 – 8 Input  nilai 1 0
Pada tabel 4, dapat dilihat bahwa pengujian white box pada  sistem,  setiap  alur  pada  fungsi  fasilitas  umum terlewati dan menghasilkan nilai yang sesuai.
Pengujian  berikut  dilakukan  pada  fungsi  fasilitas rumah. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 5.
Pada tabel 5, dapat dilihat bahwa pengujian white  box pada  sistem,  setiap  alur  pada  fungsi  NJOP  terlewati  dan menghasilkan  nilai  yang  sesuai.  Pengujian  berikut dilakukan  pada  fungsi  fasilitas  rumah.  Hasil  pengujian dapat dilihat pada Tabel 6.
TABEL V
T ABEL P ENGUJIAN NJOP
Path NJOP
Path No Node (n) Kasus Uji Hasil Sesuai Kasus Uji K et er an ga n NJOP murah
1 1 – 2 – 3 – 8 Input nilai 50000 1 Al ur pat h ter le wa ti 2 1 – 2 – 4 – 5 – 8 Input nilai 200000 0,895 3 1 – 2 – 4 – 6 – 7 – 8 Input nilai 1500000 0 NJOP sedang 1 1 – 2 – 3 – 8 Input nilai 300000
0,211 Al ur pat h ter le wa ti 2 1 – 2 – 4 – 5 – 8 Input nilai 1200000 0,842 3 1 – 2 – 4 – 6 – 7 – 8 Input nilai 50000 0 NJOP mahal 1 1 – 2 – 3 – 8 Input nilai 2500000 1 Al ur pat h ter le wa ti 2 1 – 2 – 4 – 5 – 8 Input nilai 1500000 0,477 3 1 – 2 – 4 – 6 – 7 – 8 Input nilai 800000 0 TABEL VI T ABEL P ENGUJIAN L UAS TANAH
Path luas tanah dan bangunan
Path No Node (n) Kasus Uji Hasil Sesuai Kasus Uji Kete rang an luas tanah dan bangunan tidak luas 1 1 – 2 – 3 – 8 Input nilai 25 1 Alur path terle wati 2 1 – 2 – 4 – 5 – 8
Input nilai 100 0,818
3 1 – 2 – 4 – 6 – 7 – 8 Input nilai 350 0 luas tanah dan bangunan luas 1 1 – 2 – 3 – 8 Input nilai 100 0,182 Alur path terle wati 2 1 – 2 – 4 – 5 – 8 Input nilai 400 0,727
3 1 – 2 – 4 – 6 – 7 – 8 Input nilai 800 0 luas tanah dan bangunan sangat luas 1 1 – 2 – 3 – 8 Input nilai 700 1 Alur path terle wati
2 1 – 2 – 4 – 5 – 8 Input nilai 500 0,636
3 1 – 2 – 4 – 6 – 7 – 8 Input nilai 200 0
Pada tabel 6, dapat dilihat bahwa pengujian white  box pada  sistem,  setiap  alur  pada  fungsi  luas  tanah  terlewati dan menghasilkan nilai yang sesuai.

## 3. Pengujian MAPE
Pengujian  validitas  dengan  menggunakan  metode MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ).  Pengujian menggunakan  10  data  rumah  yang  dijual  untuk mengetahui  tingkat  persentase  penyimpangan.    Pengujian dibagi  menjadi  dua  data,  pengujian  pertama  berdasarkan data  developer  dengan  data  sistem  dan  pengujian  kedua berdasarkan  data  Bank  dan  data  sistem.  Hasil  kedua pengujian  dapat  dilihat  pada  table  7  dan  8.  Nilai  MAPE dihitung dengan rumus sebagai berikut:

## (2)
Keterangan rumus:
= banyak data
= data real
= data sistem
TABEL VII
T ABEL P ENGUJIAN MAPE D ENGAN D ATA D EVELOPER
Data ft Xt ft – xt (ft – xt) / ft ((ft – xt) / ft)*1 00% 1 350.000.000 482.195.3 71 (-132.195.371) 0,378 37,8 % 2 550.000.000 452.868.2 49 97.131.751 0,177 17,7 % 3 350.000.000 400.000.0 00 (-50.000.000) 0,143 14,3 % 4 400.000.000 405.319.3 83 (-5.319.383) 0,013 1,3% 5 450.000.000 428.739.1 51 21.260.849 0,047 4,7% 6 490.000.000 548.076.3 89 (-58.076.389) 0,119 11,9 % 7 480.000.000 395.479.9 57 84.520.043 0,176 17,6 % 8 250.000.000 288.826.5 61 (-38.826.561) 0,155 15,5 % 9 600.000.000 1.066.293 .970 (-466.293.970) 0,777 77,7 % 10 480.000.000 556.153.3 15 (-76.153.315) 0,159 15,9 % Jumlah 2,144 21,4 4 % Keterangan: ft =  harga  rumah  yang  ditentukan  oleh  agen property xt = harga rumah yang ditentukan oleh sistem fuzzy tsukamoto
ft – xt = hasil dari selisih antara harga rumah oleh agen dan sistem
(ft – xt) / ft = hasil dari selisih dibagi dengan harga rumah asli
TABEL VIII
T ABEL P ENGUJIAN MAPE D ENGAN D ATA B ANK
Data Ft xt ft – xt (ft – xt) / ft ((ft – xt) / ft)*10 0% 1 477.000.000 482.195.371 (-5.195.371) 0,011 1,1% 2 399.000.000 452.868.249 (-53.868.249) 0,135 13,5% 3 399.000.000 400.000.000 (-1.000.000) 0,003 0,3% 4 406.000.000 405.319.383 680.617 0,002 0,2% 5 468.000.000 428.739.151 38.260.849 0,084 8,4% 6 520.000.000 548.076.389 (-28.076.389) 0,054 5,4% 7 420.000.000 395.479.957 24.520.043 0,058 5,8% 8 364.500.000 288.826.561 75.673.439 0,208 20,8% 9 1.069.700.00 0 1.066.293.9 70 3.406.030 0,003 0,3% 10 562.000.000 556.153.315 5.846.685 0,01 1% Jumlah 0,568 5,68% Keterangan: ft = harga rumah yang ditentukan oleh pihak Bank xt = harga rumah yang ditentukan oleh sistem fuzzy tsukamoto
ft – xt = hasil dari selisih antara harga rumah oleh Bank dan sistem
(ft – xt) / ft  = hasil dari selisih dibagi dengan harga rumah asli

## C. Analisis Hasil
Berikut  ini  adalah  hasil  pengujian  Sistem  Informasi Jual  Beli  Rumah  dengan  Fitur  Rekomendasi  Harga Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto sebagai berikut: 1. Pada saat pengguna melakukan input data dengan data yang  benar,  maka  sistem  akan  memproses input -an data  tersebut.  Sistem  akan  menampilkan  data  yang telah  diinputkan  tadi  dan  akan  otomatis  tersimpan didalam database. Ketika  pengguna  ingin  mengubah data,  maka  data  tersebut  akan  otomatis  tersimpan dalam database.
2. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  pada  saat melakukan input data  dengan  adanya  salah  satu  data yang kosong akan  menyebabkan kesalahan pada  kode program  karena  dalam  basis  data  tidak  boleh  kosong dan  harus  terisi  datanya.  Tetapi  pada  sistem  ini, kemungkinan  sudah  ditangani  pada  kode  program dengan  kondisi  jika  salah  satu  data  tidak  di- input -kan dan  bernilai  kosong,  maka  sistem  akan  memberikan pemberitahuan bahwa data yang kosong harus diisi.
3. Dari  hasil  pengujian white  box yang  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa source code fungsi  logika fuzzy sudah  menjalankan  perintah  sesuai  yang  diharapkan dengan mengerjakan seluruh keputusan logika dari sisi benar  maupun  salah.  Mengerjakan  seluruh  struktur data internal yang menjamin validasi.
4. Hasil pengujian metode fuzzy tsukamoto menghasilkan nilai MAPE sebesar 21,44 % dengan menggunakan 10 data  rumah  dengan  perbandingan  data  uji  data
developer  rumah.  Dengan  demikian  persentase penyimpangan pada pengujian tersebut adalah 21,44 %. Hasil tersebut menunjukkan bahwa tingkat rekomendasi  harga  jual  rumah  yang  telah  dilakukan pada 10 data rumah dengan perbandingan data uji data developer rumah menggunakan metode fuzzy tsukamoto dinilai cukup baik.
5 .
7. Hasil pengujian metode fuzzy tsukamoto menghasilkan nilai  MAPE  sebesar  5,68  %  dengan  menggunakan  10 data  rumah  dengan  perbandingan  data  uji  data  Bank. Dengan  demikian  persentase  penyimpangan  pada pengujian  tersebut  adalah  5,68  %.  Hasil  tersebut menunjukkan  bahwa  tingkat  rekomendasi  harga  jual rumah  yang  telah  dilakukan  pada  10  data  rumah dengan perbandingan data uji data Bank menggunakan metode fuzzy tsukamoto dinilai sangat bagus.
8. Berdasarkan hasil pengujian MAPE, harga jual rumah yang  dihasilkan  oleh  sistem  lebih  mendekati  harga taksiran  dari  Bank  dibandingkan  harga  dari  developer rumah.
9. Hasil  perhitungan  Bank  dan  developer  untuk  harga jual  rumah  dengan  sistem  secara fuzzy  tsukamoto menunjukkan  status  hasil  berbeda  dikarenakan  cara perhitungan  yang  dipakai  berbeda,  menggunakan faktor logika, analisa, naluri serta pengalaman manusia dimana sistem tidak dapat melakukannya.

## V. K ESIMPULAN
Setelah  dilakukan  analisis  dan  pengujian  terhadap Sistem  Informasi  Jual  Beli  dengan  Fitur  Rekomendasi Harga  Menggunakan  Logika Fuzzy  Tsukamoto ,  dapat disimpulkan bahwa:
1. Berdasarkan hasil pengujian saat pengguna melakukan masukan data dengan menggunakan metode black box , kondisi data yang dimasukan harus sesuai dengan tipe data dan digit maksimal yang telah ditentukan. Sistem akan memproses masukan data tersebut dan tersimpan otomatis didalam database, jika pengguna memasukan data dengan kondisi semua data kosong atau beberapa data  kosong  dan  kondisi  data  salah  atau  tidak  sesuai dengan  tipe  data  maka  akan  menimbulkan  pesan kesalahan  pada  program,  untuk  tipe  data int memiliki digit maksimal 10 dan tipe data varchar memiliki digit maksimal 191.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian white  box,  source  code fungsi logika fuzzy metode tsukamoto sudah menjalankan  fungsi  sesuai  yang  diharapkan  dengan mengerjakan  seluruh  keputusan  logika  dari  sisi  benar ataupun  salah  pada  fungsi  nilai  kondisi  bangunan, fungsi nilai fasilitas rumah, fungsi nilai fasilitas umum, fungsi  nilai  NJOP  dan  fungsi  nilai  luas  bangunan dengan menghasilkan nilai yang sesuai.
3. Hasil  pengujian  logika fuzzy metode tsukamoto menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar  21,44  %  dengan menggunakan  10  data  rumah  dengan  perbandingan data  uji  data  developer  rumah.  Dengan  demikian
tingkat  persentase  penyimpangan  pada  pengujian tersebut adalah 21,44 %.
4. Hasil  pengujian  logika fuzzy metode tsukamoto menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar  5,68  %  dengan menggunakan  10  data  rumah  dengan  perbandingan data  uji  data  Bank.  Dengan  demikian  tingkat persentase  penyimpangan  pada  pengujian  tersebut adalah 5,68 %.
5. Hasil  perhitungan  Bank  dan  developer  untuk  harga jual  rumah  dengan  sistem  secara fuzzy  tsukamoto menunjukkan  status  hasil  berbeda  dikarenakan  cara perhitungan  yang  dipakai  berbeda,  menggunakan faktor logika, analisa, naluri serta pengalaman manusia dimana sistem tidak dapat melakukannya.

## R EFERENSI
[1] Frick,  Heinz & Mulyani,  Tri  Hesti, Arsitektur Ekologis. seri  eko- arsitektur 2. Yogyakarta: Kanisius, 2006.
[2] L.  Rambat  &  A.  Hamdani,  Manajemen  Pemasaran  Jasa,  Jakarta: Salemba Empat, 2006.
[3] F.K. Alexander Sibero, Web programming power pack.MediaKom, Yogyakarta, 2013. [4] Synaptic, Fuzzy Math, Part I, The Theory. http://www.scholarpedia.org/article/Fuzzy_logic,  2005
[5] Kusumadewi  &  Sri,  Artificial  Intelligence  (Teknik  dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[6] Sustina,  Perilaku  Konsumen  Dan  Komunikasi  Pemasaran, Bandung: PT. Remaja Rosdakarya, 2003.
[7] H.  Ali,  Marketing,  Yogyakarta  :  MedPress  (Anggota  IKAPI),
2009. [8] K.  Andri ,  Perancangan  Sistem  Informasi  dan  Aplikasinya  Gava Media, Yogyakarta, 2008.
[9] K. Abdul, Pengenalan Sistem Informasi, Andi, Yogyakarta, 2003.
[10] Sutabri dan Tata, Sistem Informasi Manajemen. Jakarta, 2005.
[11] S.  Kusumadewi,  &  H.  Purnomo,  Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta : Graha Ilmu, 2004.
[12] Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specification , IEEE Std. 802.11, 1997.
[13] S.  Kusumadewi,  et  al,  Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making (FUZZY MADM). Graha Ilmu. Yogyakarta, 2006.
[14] Abdurrahman & Ginanjar, Penerapan Metode Tsukamoto (Logika Fuzzy)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan Jumlah Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan.  Skripsi:  Program  Studi  Matematika  Jurusan Pendidikan Matematika Fakultas, 2011.
[15] S.  Kusumadewi,  Sri  dan  Hartati,  Neuro  Fuzzy-Integrasi  Sistem Fuzzy dan Jaringan Syaraf. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.